В данной статье анализируется процесс анализа и классификации текстовых данных, рассматриваются типы текстовых данных, т. е. структурированные, неструктурированные и полуструктурированные данные, а также выделяются их характеристики. Кроме того, особое внимание было уделено существующим возможностям и проблемам обработки текстовых данных на узбекском языке. В частности, на примере системы «Tahrirchi» были представлены достижения и недостатки в анализе текстовых данных на узбекском языке.

С помощью современных технологий и технологий больших данных также становится сложно реализовать большие объемы текстов на узбекском языке. Обучение языковых моделей из больших корпусов, извлечение содержательной информации из чатов в реальном времени, семантическое индексирование текстов и создание поисковых систем — все это теперь реализуется посредством интеграции таких платформ, как Hadoop, Spark, NoSQL, Kafka и Elasticsearch.

Данное исследование посвящено анализу существующих систем обнаружения эмоций человека по речевым сигналам, в основном изучая системы с открытым и закрытым исходным кодом, сравнивая их принципы работы, технические характеристики, возможности и области применения. В работе также демонстрируются эксплуатационные характеристики и уровни точности систем распознавания речевых сигналов на разных языках.